无人机中MEMS传感器技术的应用分析

贸泽电子设计圈 2019-09-27 08:00

无人机是一种电动型无人航空器(UAV),市面上的主流产品为超过4个以上的多螺旋桨型无人机,因此也被叫做多旋翼无人机。因其飞行稳定性和悬停性能卓越,促进鸟瞰摄影和视频的发展,成为全球热门商品。

无人机市场前景


无人机可分为个人兴趣用和竞技用的小型轻量普通民用无人机,以及可用于专业的空中拍摄、测量、监控、检查、农业、物流等领域的工业用无人机。自被称为无人机元年的2015年以来,普通民用无人机一直占据着主要市场,近年来随着工业用无人机销售数增长率大幅提升,预测在2023年以后工业用无人机出货数量将超过普通民用无人机(图1)。

图1:截至2025年全球无人机出货数量预测表

无人机与遥控型旋翼机等的不同之处是:无人机是搭载有各种传感器和被称为飞行操纵器软件的自主飞行型无人航空器;使用GPS等导航功能,持续获取自身的位置信息,边回避可视范围内外的障碍物边飞行,并自动返航;更可通过连接网络,在网络云盘上共享多台无人机的数据,通过AI解析进行有效的信息运用。

目前,无人机的市场规模和范围持续蓬勃发展,随着新应用的不断涌现,无人机的应用也越来越普遍,无论是运送邮件还是包裹、为儿童和老年人提供娱乐、安全监控、农业或工业管理,或开辟航空摄影的新视野。这种普遍应用背后的关键因素之一便是使用了高性能微机电系统(MEMS)传感器。

MEMS传感器对无人机飞行性能的影响


得益于采用惯性MEMS传感器,无人机可确保其方向稳定,并可由用户精确控制,甚至可自主飞行。然而,依然存在一些挑战让无人机系统设计变得十分复杂,例如电机未经过完美的校准,有效载荷不同会影响系统的动态性能,外在飞行条件可能会发生急剧的改变,或者传感器本身也可能引入误差。这些挑战会造成定位处理偏差,并最终导致导航期间的位置偏差,甚至造成无人机失灵。

要使无人机超越玩具的范畴,高品质MEMS传感器和先进软件至关重要。无人机的惯性测量单元(IMU)、气压传感器、地磁传感器、应用特定型传感器节点(ASSN)和传感器数据融合的精度对其飞行性能有着直接和实质性的影响。

尺寸限制以及苛刻的环境和操作条件(如温度变化和振动)都对传感器提出了更高的要求。MEMS传感器必须尽可能避免这些影响,并提供精确、可靠的测量。有多种方法可以实现出色的飞行性能:软件算法,如传感器校准和数据融合;机械系统设计,例如减少振动,以及根据无人机制造商自己的要求和需求选择MEMS传感器。下面就让我们通过一些示例来仔细研究一下MEMS传感器。

多种MEMS传感器技术在无人机中的具体应用


无人机的核心是姿态航向参照系统(AHRS),其中包括惯性传感器、磁力计和处理单元。AHRS估算设备定位,例如滚动、俯仰和偏航角。传感器误差(如偏移、灵敏度误差或热漂移)会导致定位错误。下图显示了加速度计偏移函数形式的定位误差(滚动、俯仰角),这通常是造成传感器连续误差的核心根源(图2)。例如,仅20mg的加速度计偏移便会导致设备方向出现1度误差。

图2:加速度计偏移引起的倾斜误差

惯性测量单元(IMU包括加速度传感器和陀螺仪,以及相应的嵌入式处理能力,这使其能够在线性移动和旋转方面识别运动。磁力计如同一部指南针,可以根据地球的磁场建议无人机的航向。

无人机内置的高性能气压传感器可精确测量高度,可以与IMU的测量结果结合使用,一起进行高度控制。气压传感器必须尽可能避免外部影响和不准确性。对无人机中压力传感器的要求通常非常苛刻。由于受到不理想天气和温度条件的影响,必须将传感器的精度保持在严格的公差范围内,而且传感器必须具有低延迟性,以及在长时间下的极低漂移。

应用特定型传感器节点(ASSN)提供高度集成的智能传感器集线器,将多个传感器组合在一个封装中,并配有可编程微控制器。它为运动传感应用提供灵活的低功耗解决方案。

除了单独传感器之外,我们还可以在系统层面对无人机的整体信号处理结构进行查看,并确定集成传感器读数和控制所需的软件。通过使用这些集成传感器,以及对各种传感器数据进行融合,可以直接在芯片上执行某些软件功能(比如定向处理)。除了MEMS传感器,Bosch Sensortec还提供用于定位处理的传感器数据融合软件,其中包括传感器校准、传感器数据预处理和定位处理等功能。对于无人机制造商而言,这可以显著降低工程和软件的复杂性、避免不必要的风险并缩短产品上市时间。

本文转载自:传感器应用_仪器仪表应用—工采资讯

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